Redis分布式非公平锁的使用
前言
看了很多博客,和资料,这里只针对redis做分布式锁做一下深入探讨,希望对你们有帮助。网上提供了很多分布式锁的操作,这里逐一举例然后评论优缺点及改进方案,希望这样子能让当家更好的理解redis分布式锁。
redis分布式锁第一版
大家应该都知道Redis做分布式锁无非就是INCR命令或者是SetNx命令,这里我们采用setnx命令。
操作:setnx key 如果操作成功则代表拿到锁,如果没有操作成功则代表没有拿到锁。
缺点:如果这个人拿到锁后宕机了怎么办,那么这个锁就再也不能释放了。
改进:给这个锁增加一个过期时间,这样如果有效期过了,那么这个锁就会自动释放了。
redis分布式锁第二版
通过上面所说我们应该对redis分布式进行改进。
操作: 使用setnx 命令,之后,在EXPIREAT key 30000 这条命令设置key的有效期为30秒。
这里我们可能会发现,如果要是刚setnx结束之后,要是宕机了。怎么办?那么我们为了保证原子性,所以jedis提供了一个原子操作,set(key,value,nx,30,时间单位)这样便解决了。
缺点:如果这个锁的时间不够用怎么办,那么就会导致这个功能锁不住。假设:A拿到锁了,但是A还没有执行结束,B又拿到锁了,那么A执行结束的时候是不是会把B的这个锁给删除掉。这样就导致了锁不住的效果。
改进:我们可以学习乐观所,给锁的value值是一个唯一的编号,或者版本号,我们每次对锁进行操作的时候,就会去验证这个版本号,还是不是自己的版本号。如果不是了就不允许操作了。
redis分布式锁第三版
通过上面的总结这第三版想必也很简单了。知识多了一个唯一值而已。但是加了唯一值还是改变不了锁不住的结果,只是解决了帮其他的线程解锁的问题,那么要怎么样才能锁得住呢?当时我想到的是给他 时间久一点,后来发现其实再久,也一样会出现锁不住的时候,而且太久了如果宕机了,就会有很长时间机器无法工作,很容易造成线程堆积。
redis分布式锁最终版
由上面我们发现一般简单实用redis做锁其实是有很多漏洞和bug的,但是有没有能够解决这些的呢?当然是有的。
模仿AQS锁, lock方法执行完之后,执行下面代码是被锁的,unlock执行完,释放锁。其他线程等待,而不是直接返回错误结果。
最终版还是打算先上代码再说,为了方便我把所有的实现都写在了一个类里面。
@Autowired private RedisTemplate redisTemplate; @Autowired private RedisUtils redisUtils; @Autowired(required = false) private ThreadPoolTaskScheduler threadPoolTaskScheduler; public final String LOCK_PREFIX = "REDIS_LOCK"; private final Long LOCK_EXPIRE = 30 * 1000L; private final Long OVER_TIME = 10L; private Map<String,ScheduledFuture<?> > futureMap = new ConcurrentHashMap<>(); private Jedis jedis; public Lock() { } private ReentrantLock reentrantLock; /** * 给线程枷锁 * * @param key */ public void lock(String key) { //自旋获取锁 while (true) { if (setLock(key)) {//拿锁成功 //获取锁后开启任务 threadPoolTaskScheduler.schedule(()->{ Set<String> keys = scan(LOCK_PREFIX); Iterator<String> iterator = keys.iterator(); //遍历所有的key 延长key的时间 while (iterator.hasNext()) { log.info("执行动态定时任务: " + LocalDateTime.now().toLocalTime()); redisUtils.expire(key, Long.valueOf(OVER_TIME), TimeUnit.SECONDS);//延长时间(秒) } },new Trigger(){ @Override public Date nextExecutionTime(TriggerContext triggerContext){ return new CronTrigger("0/10 * * * * ?").nextExecutionTime(triggerContext); } }); return; } } } /** * setnx * * @param key * @return */ public boolean setLock(String key) { String lock = LOCK_PREFIX + key; return (Boolean) redisTemplate.execute(new RedisCallback<Object>() { @Override public Object doInRedis(RedisConnection redisConnection) throws DataAccessException { long expireAt = System.currentTimeMillis() + LOCK_EXPIRE + 1; Boolean acquire = redisConnection.setNX(lock.getBytes(), String.valueOf(expireAt).getBytes()); if (acquire) { return true; } else { byte[] value = redisConnection.get(lock.getBytes()); if (Objects.nonNull(value) && value.length > 0) { long expireTime = Long.parseLong(new String(value)); if (expireTime < System.currentTimeMillis()) { // 如果锁已经过期 byte[] oldValue = redisConnection.getSet(lock.getBytes(), String.valueOf(System.currentTimeMillis() + LOCK_EXPIRE + 1).getBytes()); // 防止死锁 return Long.parseLong(new String(oldValue)) < System.currentTimeMillis(); } } } return false; } }); } /** * 删除锁 * * @param key */ public void unlock(String key) { String lock = LOCK_PREFIX + key; synchronized (this) { futureMap.get(lock).cancel(true);//停止任务 redisTemplate.delete(lock); } } /** * 判断key是否存在 * * @param key 键 * @return true 存在 false不存在 */ public boolean hasKey(String key) { try { return redisTemplate.hasKey(key); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } public Set<String> scan(String key) { return (Set<String>) redisTemplate.execute((RedisCallback<Set<String>>) connection -> { Set<String> keys = Sets.newHashSet(); JedisCommands commands = (JedisCommands) connection.getNativeConnection(); MultiKeyCommands multiKeyCommands = (MultiKeyCommands) commands; ScanParams scanParams = new ScanParams(); scanParams.match("*" + key + "*"); scanParams.count(1000); ScanResult<String> scan = multiKeyCommands.scan("0", scanParams); while (null != scan.getStringCursor()) { keys.addAll(scan.getResult()); if (!StringUtils.equals("0", scan.getStringCursor())) { scan = multiKeyCommands.scan(scan.getStringCursor(), scanParams); continue; } else { break; } } return keys; }); }
分析:
- 判断是否获取到锁,获取到锁,继续执行,没有获取到锁,自旋继续获取。
- 获取到锁后调度一个任务。每10秒执行一次,并且如果发现所没有释放延长10秒。
- 释放锁,删除掉redis中的key,并结束掉对应的锁的任务。
加锁运行原理:
解锁操作原理:
解锁操作就比较简单了。但是得为了不出必要的麻烦,最好是给停止锁延时任务,和删除所 这两部添加进程锁,可以使用synchronized,也可以使用AQS lock锁。
这里Redis非公平锁详解算是结束了,后期可能会更新使用Redis,实现公平锁,谢谢大家的支持,如果有需要的小伙伴可以直接拿走,希望能给大家带来帮助。
在这里我希望看过文章的小伙伴能够根绝实现原理自己去实现,这样可以帮助小伙伴理解非公平锁机制,和Redis实现非公平,如果不喜欢自己去实现的话,这里我给大家推荐一个Redission 这个插件,这个插件是一个Redis锁的很好的一个实现,大家可以直接用这个。具体怎么用就不讲解了,操作非常简单。
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